病历， 提高医生移动端录入积极性；医学知识智能检索，帮助医生快速、准确、规范地完成诊疗工作 06 面向智慧医疗— AI 语音智能随访 根据医院和科室的随访要求，设计随访问卷与患者进行智能语音交流，收集患者反馈，完成 问卷数据采集，随访、填表、生成数据报告一步到位 另外，患者康复后，智能电话会对患者进行回访，收集患者反馈，汇总患者建议，自动生成 统计图表，辅助医疗质量，得到病人的满意是医院最大的回报，做到医生安心、家人放心

支持信息，中国内部审计协会联 合北京谷安天下科技有限公司于 2023 年 10 月初开展了针对数智化审计的问卷调查。本次 调查是通过网上渠道自愿报名方式参加，一共收到 191 名受访者（受访机构）的反馈，涉及 金融、制造、教育、医疗卫生、商业服务业等行业。本调研报告就是在本次调查问卷的统计 分析基础上，结合编者多年的行业经验而编写完成的。 希望本研究报告能够及时准确地反映国内数智化审计的现状，为行业主管部门提供宏观 受访者是一般审计人员，他们的参与是从普通从业者的角度，反映了对 调查问题的意见，增加了调查的全面性。 图表.2.受访者职级分布 10 数智化审计调研报告 第三章 本次调研的典型问题分析 通过对调查问卷所反馈结果的分析与汇总，并结合编者在行业中长期实施经验，把本次 调研反映的问题从九个方面进行分析。. ( 一 ) 组织高层领导已开始重视数智化审计 统计数据表明，组织的高级管理层对数智化重视程度已经达到较高的程度，管理层的认

4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策 略，投诉场景解决率提升 40% 实时决策支持能力 在核保风控场景中，系统可同步处理客户健康告知、医疗影像报 对接客户数据源（包括健康档案、财务信息、征信记 录等），智能体执行三层风险评估： o 规则预筛：加载保险公司 3000+条核保规则库，例如对 BMI>35 的投保人自动触发高血压相关问询 o 动态问卷：根据初始数据生成个性化问卷，采用渐进式 披露技术减少客户输入负担 o 模型决策：应用 XGBoost 算法（准确率 92.7%）综合评 估风险等级，输出核保结论与费率浮动建议 典型核保决策矩阵示例如下： 业），通过预 训练的保险风控模型实时输出风险评分。例如： o 对高血压病史描述自动提取关键指标（收缩压/舒张压数 值、服药情况） o 识别体检报告中的异常指标并关联潜在疾病风险 2. 动态问卷生成 根据初步风险评估结果，自动生成补充询问清单。例如： o ” ” 当系统检测到投保人提及 甲状腺结节 ，动态推送 B 超 分级、穿刺结果等追问项 o 对高净值客户自动追加资金来源证明要求

与周边环境的融合 进行分析，模型应能够提供城市风貌、交通流量、环境影响等方面 的预测与评估。 为了更好地了解用户需求，我们采用了多种调研方法，包括问 卷调查、深度访谈、用户观察及数据分析。在问卷调查中，我们针 对不同用户群体设计了有针对性的问题，收集了大量关于用户期 望、使用场景及痛点信息。通过深度访谈，我们进一步挖掘了用户 在建筑设计过程中的具体需求与挑战。用户观察则帮助我们了解用 通过模拟高并发用户访问和大量数据处理场景，评估系统的稳定性 和扩展性。测试结果显示，在 500 个并发用户访问下，系统能够保 持稳定的响应时间，且无崩溃或数据丢失。 用户体验评估同样重要，我们通过用户反馈和问卷调查收集意 见，评估系统的易用性和实用性。以下为用户反馈的部分要点：  95%的用户认为模型提供的设计建议具有较高的实用价值。  85%的用户对系统的响应速度和交互界面表示满意。  1 定性和 高效性。 9.3 用户体验评估 在用户体验评估阶段，我们采用定量和定性相结合的方法，以 确保系统设计能够满足用户需求并提升使用体验。首先，我们通过 问卷调查收集用户对系统界面、功能操作、响应速度等方面的反 馈。问卷调查分为五个维度：易用性、功能性、效率性、满意度和 学习成本，每个维度采用 5 分制评分。例如，易用性评分 4.3，功 能性评分 4.5，效率性评分 4.2，满意度评分

健康干预 云服务平台 个人终端 健康教育 促进激励 移动终端 信息采集 移动互联网 • 健康资讯、专题 • 慢性病知识 • 健康知识 • 健康记录 • 职业病记录 • 主题健康生活方式问卷 • 健康指数测试 • BMI 测试 • 糖尿病发病风险 • 缺血性心脑血管疾病风险 • 冠心病风险 • 心房颤动后中风 • 健康风险评估 • 健康生活方式评估 • 饮食推荐、运动卡路里 • 步行计划、跑步计划

解他们在使用模型过程中遇到的困难、模型的优点以及改进建 议。访谈内容应涵盖模型的功能性、易用性、响应速度等方面。 2. 问卷调查：设计涵盖模型各项功能的问卷，面向广大政务工作 人员进行发放。问卷应包括开放式问题和封闭式问题，开放式 问题用于收集详细意见和建议，封闭式问题则用于量化用户对 模型的满意度。问卷结果将通过统计分析，形成用户反馈报告。 3. 使用日志分析：收集模型在实际应用中的使用日志，分析用户 为了系统化地整理和分析用户反馈，可以建立如下反馈收集表： 反馈类型 反馈内容 反馈来源 反馈时间 处理进度 功能需求 增加政策法规解读功能 用户访谈 2023-10- 01 进行中 性能问题 模型响应速度较慢 问卷调查 2023-10- 05 已解决 使用体验 界面友好，操作简便 场景测试 2023-10- 10 无需处理 通过以上方法，能够全面、系统地收集用户对模型的反馈信息， 为模型的持续优

应用场景 传统方案痛点 DeepSeek 解决方案优势 实测效果提升 反洗钱监测 规则引擎误报率高达 35% 构建动态交易图谱分析模型 误报率降至 9.2% 财富管理 产品匹配依赖人工问卷 客户画像+市场信号联合推理 AUM 转化率提升 22% 跨境支付 SWIFT 报文解析效率低 下 多语言语义理解与自动填单 处理速度提升 5.8 倍 从技术实现角度看，DeepSeek 输入参数 输出要求 贷款审 批 收入真实性验证 银行流水 PDF/图片、纳税 证明 验证结论(置信度≥95%)+ 关键数据提取结果 财富管 理 客户风险偏好分析 历史交易记录、问卷答案、 人口统计学数据 风险等级(A1-C5)+资产配 置建议清单 反欺诈 监测 交易模式异常检测 实时交易流水、设备指纹、 地理位置 风险评分(0-100)+触发规 则明细 其 时，系统调用以下模板结构： 模块 内容要素 数据来源 概述 客户 AUM 环比增长率 财富管理系统 资产分布 现金类/固收/权益/另类占比 投资组合数据库 风险偏好 保守/平衡/进取型客户比例 KYC 问卷系统 建议策略 基于市场预期的再平衡方案 模型推理结果 生成阶段采用动态填充技术，模型将分析结果转换为符合金融 “ 语义的自然语言。例如， 截至报告期，高净值客户权益类配置占 比达 42%

在体制改革的环境下，是否考虑从治理机制上进一步加强调 度与信息两大系统管理间的统筹与整合？ • 是否考虑逐步改变目前以三产公司为主的外包策略？ 初步意见 22 附录 – IT 架构治理诊断问卷结果 23 EAM 要素评估结果举例 - 架构创建与维护 EAM 要素成熟度平均分 1. 低； 2. 中低； 3. 中高； 4. 高 答卷总数 : 14 资料来源： 调研及访谈科信部、业务部

实时数据， 并与系统生成的预测数据进行对比，验证数据的准确性。  性能测试：模拟高峰时段和异常情况（如交通拥堵、恶劣天气 等），评估系统的响应速度和稳定性。  用户体验评估：通过乘客反馈问卷和司机访谈，了解系统在实 际使用中的表现和用户体验。 测试期间，我们将定期生成测试报告，汇总关键性能指标 （KPI），如下表所示： 指标类别 目标值 实际值 评估结果 系统响应时间 ≤ 2 在复杂环境下的表现。实地测试中，用户的使用体验和反馈将作为 重要的评估依据。 为全面评估用户体验，我们将采用以下指标：  操作效率：用户完成核心功能（如购票、查询）所需的时间。  用户满意度：通过问卷调查和访谈收集用户对应用的整体满意 度评价。  系统稳定性：应用在高峰时段或网络不稳定情况下的表现。  功能实用性：用户对各项功能的实用性和易用性评分。  信息准确性：应用提供的实时信息（如车辆位置、到站时间） 馈模块，允许乘客在使用过程中即时提交意见或建议；在车站、车 厢内设置智能终端设备，提供简化的反馈界面，便于乘客在候车或 乘车时完成反馈；同时，结合电子邮件、短信推送等方式，定期向 用户发送满意度调查问卷，确保覆盖低频使用者和潜在改进点。 为了提升反馈的有效性，对收集到的数据进行分类处理。例 如，将反馈分为服务体验、系统功能、硬件设备、安全性能等类 别，并结合时间、地点、线路等维度进行交叉分析，以识别高频问

内完成三重校验： o 保单有效性验证（对接核心系统实时数据） o 责任范围匹配（基于条款知识库） o 材料完整性检查（动态生成补充材料清单） 4. 智能交互优化 当检测到异常数据时，模型驱动动态问卷生成： o ” 对模糊描述自动生成澄清问题（如 请具体说明受伤部 ” 位 ） o 对矛盾信息发起视频客服双录确认 o 高风险案件自动标记并分配人工复核队列 流程实施后数据显示：平均处理时间从传统模式的 体响应策略如 下： 客户交互场景 模型响应策略 技术实现要点 方言语音报案 实时转译并生成标准化工单 语音识别+地域方言库适配 模糊描述损伤情况 引导式提问生成损伤部位示意图 知识图谱+动态问卷生成 材料缺失投诉 自动定位缺失项并提供替代提交方 案 规则引擎+合规性校验 3. 情感化响应机制 通过情绪识别模块（准确率 92.3%）实时监测客户状态，触 发差异化服务策略。当检测到焦虑情绪时，系统将： 些指标的平均得 分通常徘徊在 3.2-3.8 分之间，而引入 AI 后的首期调查应设立+0.5 分的提升目标。 数据采集渠道需实现三线并行： - 线上自动化问卷：在理赔结 案后 24 小时内通过短信/APP 推送嵌入式问卷，回收率需保持在 65% 以上 - 语音情感分析：对客服通话记录进行 NLP 处理，提取负 ” ” “ ” 面情绪关键词出现频率（如 等待太久 、 流程复杂